Меня зовут Денис, я продуктовый аналитик, и как многие из нас, я постоянно разрываюсь между проектами, встречами, идеями и личными задачами. Список дел разрастается быстрее, чем успеваешь их выполнять, а заметки и цели теряются между Google Docs, Notion и стикерами на рабочем столе.
В какой-то момент я понял, что трачу больше времени на организацию задач, чем на сами задачи. И решил написать себе карманного помощника, который соберёт всё в одном месте. Так появился мой бот zen_plan_bot.
Почему именно бот?
Я пробовал десятки приложений для задач и целей: от Todoist до Trello. У каждого были свои плюсы, но ни одно не стало «тем самым». Либо слишком сложно, либо перегружено функциями, либо неудобно доставать «на бегу».
Телеграм у меня всегда под рукой - значит, и бот в нём тоже будет всегда доступен. Захотел записать мысль, цель или идею? Открыл диалог, написал - и всё. Никаких лишних кликов.
Что умеет ZenPlan
📌 Записывать задачи и идеи в один клик.
🎯 Фиксировать цели и разбивать их на шаги.
🌿 Хранить заметки и быстрые мысли (даже те, которые обычно теряются в черновиках).
🔔 Напоминать о важном.
🗂 Организовывать пространство: всё структурировано и всегда под рукой.
Как это изменило мою жизнь
Честно, сначала я думал, что это будет очередной «проект для души». Но оказалось, что бот реально экономит кучу времени и снижает стресс.
📌 Раньше я просыпался с хаосом в голове: «Что делать сегодня? Где список?».
Теперь просто открываю zenplan - и вижу картину дня.
🎯 Цели перестали быть абстракцией. Я вижу прогресс, шаг за шагом.
Например, вместо «выучить SQL глубже» у меня теперь есть конкретные шаги: пройти курс, написать 10 запросов, разобрать кейс.
🌿 И главное - я чувствую спокойствие. zenplan стал для меня не просто списком дел, а маленьким пространством порядка и ясности.
Немного философии
Название zenplan выбрал не случайно. Для меня «дзен» - это про баланс, ясность и простоту. Я не хотел ещё один перегруженный таск-менеджер. Хотел инструмент, который помогает успокоиться, выдохнуть и понять: всё под контролем.
Попробовать самому
Если у вас тоже хаос из задач и идей - попробуйте моего карманного помощника. Он бесплатный, простой и всегда под рукой.
Давненько не было постов! Теперь посты будут выходить намного чаще, поэтому ждите интересный контент! Сегодня хочу с Вами поделиться своими наблюдениями по самым распространенным страхам при входе или же в начале карьеры в IT, а также конечно же расскажу, как с ними бороться!
Поехали!
Большие деньги - большая ответственность, я еще немного поучусь и можно ходить на собеседования
Самое частое заблуждение и страх - это то, что я не до конца изучил материал и мне рано идти на собеседования. IT действительно кажется сложной сферой, особенно на старте. Куча непонятных терминов, новые технологии, быстрая смена трендов. Главное — не пытаться сразу охватить всё. Дроби путь на маленькие шаги: сначала разберись в основах, потом усложняй задачи.
Признайте, что никто не знает всего, даже сеньоры постоянно гуглят и учатся. Учись радоваться прогрессу, пусть даже небольшому — это отличный способ победить страх перед сложностью. Я часто на работе вижу людей, которые знают намного меньше меня, но при этом зарабатывают больше денег. Думаете, что они думают про это?
Убейте в себе внутреннего "отличника", который хочет всё идеально знать. Начните действовать как можно раньше, ведь главный наш ресурс - это время. Если не начнете ходить по собеседованиям сейчас, то потом может стать поздно!
Я слишком стар/молод/у меня нет профильного образования
Это миф. В IT реально можно войти в любом возрасте и с любым бэкграундом. Большинство компаний смотрит на твои навыки и то, как ты решаешь задачи, а не на диплом. Например у меня еще ни разу не спрашивали про мой диплом и про моё образование, но при этом огромное кол-во людей верит в то, что реально нужен крутой бэкграунд, а не опыт. Важно показывать интерес к профессии, прокачивать навык прохождения собеседований, учиться продавать себя на рынке труда и тогда у Вас всё получится! Как говорил Олег Тинькофф: "Продай свои мозги дорого". Это очень хорошо описывает в целом текущее состояние рынка.
Я буду выглядеть глупо среди опытных коллег Это нормально — не знать и ошибаться, особенно в начале. Важно не бояться задавать вопросы. В IT очень развита культура поддержки: тебе скорее помогут, чем осудят. Воспринимай каждую ошибку как точку роста, а не как провал. Ведь наш опыт - это сумма всех наших ошибок. Думаете, что какой-то сеньор никогда не допускал ошибок?
Я не найду работу без опыта От каждого второго человека слышу это. Мол я не могу найти работу без опыта, всё дело в опыте! А потом я открываю его резюме и вижу, что там полная каша и оказывается, что дело не в опыте, а в резюме или же в чём-то другом. Не бойтесь искать любую возможность попробовать реальные проекты. На старте важно показывать свою мотивацию и учиться командной работе. Не стесняйся писать в компании напрямую, предлагать свою помощь за отзыв или за опыт — так много кто стартует.
Теперь дам общие советы, которые подойдут под любой Ваш страх. Но помните, что я Вам даю всего лишь отмычки, а Вы их уже сами подбираете под Ваши "проблемные" двери:
Разделяй путь на маленькие задачи и радуйся каждому шагу.
Найди ментора, чтобы не оставаться один на один с вопросами.
Веди дневник успехов — записывай даже маленькие победы.
Не сравнивай свой путь с другими, особенно в соцсетях — у каждого свой старт и темп.
Признай: страх — это нормально. Его испытывали все, кто сегодня работает в IT.
Понравился пост? Тогда переходите ко мне в телеграмм канал, там находится много полезного материала, для входа в IT!
Этот вопрос волнует многих начинающих аналитиков и даже тех, кто уже частично освоил профессию, но не уверен, пришло ли время делать следующий шаг.
Давайте разберёмся, что важно учитывать при принятии этого решения и как подойти к процессу собеседований максимально эффективно.
Зачем вообще ходить на собеседования "заранее"?
Ходить на собеседования — это не всегда про то, чтобы прямо сейчас получить оффер.
Часто это процесс, который помогает:
Оценить свои силы. Интервью даёт возможность проверить, как вы воспринимаетесь профессионалами из отрасли. Вы сможете понять, хватает ли у вас знаний, навыков и уверенности говорить о себе.
Изучить рынок. Узнаете, какие требования выдвигают работодатели, что чаще всего спрашивают и какие тенденции в вашей нише сейчас наиболее актуальны.
Получить обратную связь. Да, далеко не все компании её дают, но когда она есть — это неоценимый источник информации для улучшения своих навыков.
Если вы только начинаете осваивать профессию, собеседования можно рассматривать как тренировку перед более серьёзными этапами карьеры.
Как понять, что вы готовы для собеседований?
Продуктовый аналитик — это та профессия, где важно сочетать знания в анализе данных, продуктовом мышлении и технических навыках.
Поэтому задайте себе следующие вопросы:
Я понимаю базовые метрики продукта? Retention, DAU/MAU, LTV, CAC — если эти слова не вызывают у вас паники, значит, у вас уже есть фундаментальная база.
Я умею работать с данными? Важно хотя бы на базовом уровне владеть SQL, Python, а лучше — ещё и инструментами BI (например, DataLens, Redash).
Я понимаю, как принести пользу бизнесу? Продуктовый аналитик — это про лучшее понимание поведения пользователя, а не просто про отчёты. Если вы знаете, как с помощью данных улучшить продукт, вы уже на шаг ближе к желанной профессии.
Если хотя бы базовый уровень по этим трём аспектам у вас есть, можно начинать пробовать себя на собеседованиях.
С чего начинать?
Если вы чувствуете, что знаний немного, начните с позиций стажёра. Эти вакансии чаще всего предполагают обучение в процессе работы. А вот если вы считаете, что продвинулись достаточно далеко по самоподготовке, можете сразу целиться на роли Junior Product Analyst.
Но важно понимать: рынок аналитиков в продукте очень конкурентный, поэтому ваша главная цель — чётко рассказать на собеседовании, почему вы хотите эту позицию, и показать, что вы уже разобрались в основных принципах профессии.
Какие ошибки совершают многие новички?
Тянут до последнего. Боясь услышать отказ, многие откладывают процесс собеседований годами, накапливая знания, которые могли бы уже использовать на практике.
Неправильно готовятся. Многие начинают с зубрёжки алгоритмов, тогда как понимание бизнеса и практическое применение данных в продукте играют гораздо более важную роль.
Вывод. Когда начинать?
Идеальный момент, чтобы начать ходить на собеседования продуктовому аналитику, наступает тогда, когда у вас есть базовые знания и понимание роли аналитика в продуктовом процессе. Не ждите "идеального уровня подготовки" — его возможно достичь только практикой. Собеседование — это не только про проверку вас работодателем, но и про ваше собственное понимание, как именно вы можете применить свои знания.
Каждое интервью, даже неудачное, — это шаг к вашей идеальной работе. Так что, если чувствуете, что готовы хотя бы чуть-чуть, — отправляйте резюме и идите на встречу с рекрутером. Помните, решает тот, кто пробует!
Напоминайте себе: путь к профессии — как раз через действия.
Подробнее про продуктовую аналитику Вы сможете узнать у меня в канале
Привет Пикабу! Меня зовут Денис, я ведущий продуктовый аналитик. Также я ментор и любитель конференций, на которых я периодически появляюсь и даже что-то рассказываю. Я обожаю цифры и всё, что с ними связано. Хочу поделиться своим рабочим опытом, а именно, как же продуктовый аналитик может помочь бизнесу стать лучше.
В современном мире данные играют все более важную роль в развитии бизнеса. Они позволяют принимать обоснованные и осознанные решения, а также выявлять потенциальные возможности для оптимизации и роста. Однако, необходимо понимать, что накопление большого объема данных само по себе недостаточно для достижения успеха. Чтобы преобразовать цифры в ценные инсайты, требуется искусство продуктовой аналитики.
Кто такой продуктовый аналитик?
Для начала начнем с понимания того, кто такой продуктовый аналитик и какие его основные задачи. Лично для меня продуктовый аналитик - это связующее звено между бизнес командой и цифрами. Обычно говорят, что продуктовый аналитик очень тесно взаимодействует с продакт овнером, и на самом деле это так. Продуктовый аналитик помогает бизнесу увидеть, как пользователи взаимодействуют с конкретным продуктом, можно сказать, что он также является мостом между продуктом и пользователем.
У всех сейчас на слуху data-driven подход, когда цифры помогают бизнесу, здесь как раз таки и появляется продуктовый аналитик, он помогает делать правильные решения на основе данных. Он решает огромное количество задач, начиная от вопроса: "Как удержать пользователей в продукте?" и заканчивая: "Куда нам двигаться дальше?", поэтому это довольно обширная тема для обсуждения, чем же занимается продуктовый аналитик. Но давайте сейчас не об этом и я вкратце опишу задачи продуктового аналитика:
проведение количественных исследований
A/B тесты
ad-hoc запросы
построение дешбордов
внедрение и анализ метрик
изучение поведения пользователей
генерация гипотез
На основе всего этого мы можем точно сказать, что продуктовый аналитик - это человек, без которого не может обойтись бизнес, если он хочет искать новые возможности для роста.
Продуктовый аналитик помогает ответить на вопросы:
Почему это сделали?
Кто и когда это сделал?
Как это сделали?
Из цифр в инсайты для бизнеса
На мой взгляд, это является самым важным навыком продуктового аналитика. Я всегда стараюсь его объяснить своим ученикам и вот, какой roadmap я смог создать на основе своего опыта.
Хочу разобрать все это на конкретном примере! Давайте представим, что мы продуктовые аналитики в компании, которая занимается продажей цветов и у них есть сайт и приложение, в котором есть возможность заказывать букеты. У нас вроде как все хорошо с нашим продуктом, мы куда-то развиваемся, что-то делаем, но пока что непонятно, на что это влияет.
Постановка задачи
Все начинается с постановки задачи, например к нам приходит продакт и говорит, что мы видим на дешбордах, что сейчас у нас очень мало клиентов доходит до оплаты и заказа букета, посмотри как это изменить или даже улучшить.
Окей, задача есть, теперь мы можем приступать к дальнейшим действиям!
Находим исторические данные по исследованиям / уточняем у заказчика
На этом этапе нам нужно постараться найти всю историческую информацию по данным, возможно кто-то уже делал исследования и это может облегчить нашу работу. Здесь нужно будет тщательно покопаться в документации и может быть вам повезет найти что-то полезное! Но мы живем не в идеальном мире, и не всегда остаются хорошие задокументированные выводы по исследованиям, поэтому мы можем обратиться к нашему продакт овнеру, а также задать уточняющие вопросы:
есть ли какие-то предположения, почему у нас мало клиентов доходят до оплаты?
были ли какие-то исследования воронки до этого / кто может делал какое-то смежное исследование
были ли какие-то технические сбои?
Здесь я хочу обратить внимание на технические сбои и правильность отображения графиков, потому что может быть так, что у нас просто неправильные данные, а мы уже бьем тревогу, хотя на самом деле все нормально. Уделяйте время проверке данных!
Обязательно также нужно знать про сезонность продукта, потому что возможно просто сейчас такое время, что пользователи просто хотят посмотреть на цветы, но не покупать их. Обратить внимание нужно и на конкурентов, внешние факторы, возможно кто-то стал предлагать точно такие же букеты, как и у нас только по меньшей стоимости.
Вопрос: "Где хранятся данные?" мы задавать не будем, ведь мы продуктовые аналитики знаем, где они лежат - в БД, поэтому в следующем шаге мы будем исследовать наши данные!
Поиск нужных цифр
Как только мы полностью осознали сущность проблемы, мы переходим к данным. Здесь нужно иметь критическое мышление и понимание составляющих нашей воронки. Например, если говорить про наш случай, то я также обратил бы внимание на предыдущие шаги воронки и посмотрел, как пользователь проходит их.
Посмотрел бы на дополнительные метрики, такие как:
MAU / DAU / WAU
ARPPU
AOV
NPS, CSAT
Время, проведенное на странице
Обратил бы внимание на последние A/B тесты, которые мы масштабировали на всю аудиторию, возможно там будет какая-то зацепка, а также нынешние тесты, которые сейчас идут. Всю информацию я бы визуализировал для большей наглядности. И конечно же посмотрел на данные, связанные с логистикой, возможно у нас выросла стоимость доставки и поэтому увеличилась цена букетов, поэтому никто не хочет их покупать.
Проанализировав данные, мы можем обнаружить изменения в воронке продаж, а также другие изменения в иных метриках, которые до этого были неизвестны и выявить потенциальные проблемные зоны. Например, если мы видим резкое снижение конверсии на определенном шаге воронки, это может указывать на то, что пользователи испытывают трудности или неудовлетворение на этом этапе. Это может стать отправной точкой для формулирования гипотез и проведения дополнительных исследований.
Почему так?
Гипотезы являются основой для предпринимаемых действий. Они формулируются на основе анализа данных и могут быть направлены на оптимизацию продукта, улучшение пользовательского опыта или решение проблемных ситуаций. Гипотезы также должны быть проверяемыми и измеримыми, чтобы можно было оценить их эффективность.
В данном случае, что мы можем предположить:
пользователю непонятно, как проходить воронку
пользователь не хочет проходит полную воронку, потому что ему что-то не нравится
пользователь не может пройти полную воронку, потому что его что-то блочит на техническом уровне
у нас очень много “мусорных” пользователь, у которых нет цели приобрести букет, они просто заходят на сайт, т.е на сайт попадает не та аудитория
технический сбой в данных
На этом этапе мы также делаем выводы и идеи, как это улучшить. Затем мы переходим к “прожарке” гипотезы.
Валидация идей
Как только у нас появился список предполагаемых проблем мы должны самостоятельно их провалидировать и понять, насколько вообще это может быть реально? Желательно это сначала проверять с помощью здравого смысла, а затем это подкрепить данными, на мой взгляд это самый понятный способ.
Следующее наше действие - поход к продакт овнеру с пакетом идей, предложений и проблемных мест. Нам требуется тщательно обсудить все наши гипотезы с продактом и вместе сформулировать решение проблем. Всегда важно уметь выслушать мнение другого человека, увидеть его точку зрения - все это очень важные человеческие качества аналитика.
Решение конкретной проблемы
Как только мы выявили предполагаемую гипотезу из-за которой у нас мало людей на шаге оплаты, мы начинаем фиксить проблему, путем обсуждений с разработчиками, маркетологами, другими аналитиками, возможно даже стоит подключить продактов из смежных команд.
И вскоре у нас уже есть готовое решение! Спустя небольшое время, после того, как проблема была пофикшена, мы возвращаемся к данным и видим, что количество пользователей, которые доходят до шага с оплатой начинает по-немногу расти! А это значит, что мы справились с нашей задачей и смогли помочь бизнесу.
Как из цифр делать инсайты
Заключение
В итоге, искусство продуктовой аналитики заключается не только в работе с данными, но и в умении видеть скрытые связи, генерировать гипотезы и преобразовывать цифры в практически применимые инсайты. Это непростая задача, требующая усидчивости, технических знаний и понимания бизнес-процессов, но она может принести значительную стоимость для компании и ее развития.
Спасибо большое, что дочитали это статью, буду рад любым комментарием и критике! Также хочу рассказать, что у меня есть свой телеграмм канал, в котором я делюсь своим опытом и помогаю развиваться другим людям!
